Python 熊猫：在具有不同索引的数据帧上进行一对多连接

我有一个数据框架和一个带有管理/操作指定的参考表，我想加入“MNGR”，我相信这是一种一对多关系。我不需要DF2中的任何其他列，但显然需要引用“MNGR”作为连接的索引

编辑：请注意，我已经通过了，还没有找到一个适用于这里的答案

DF1 = EMPLID  MNGR        YEAR     V1     V2     V3     V4
      12      BOB         2012     x      y      z      a
      13      JIM         2013     x      y      z      a
      14      RHONDA      2012     x      y      z      a
      15      RHONDA      2012     x      y      z      a
      16      JIM         2012     x      y      z      a
      17      RHONDA      2012     x      y      z      a

DF2 = MNGR      ADMIN/OP        YEAR       TRACT
      BOB       ADMINISTRATIVE  2000       A
      JIM       OPERATIONS      2013       B
      RHONDA    ADMINISTRATIVE  2012       A

几年前，我在SQL中通过一对多连接执行了此操作，但我似乎无法理解此功能如何转换为python：

DF1.join(DF2.set_index('MNGR'), on='MNGR')

这会通过，但会产生DF2连接的结果，并且ADMIN/OP全部为null

我的预期结果：

DF1 = EMPLID  MNGR        YEAR     V1     V2     V3     V4    ADMIN/OP
      12      BOB         2012     x      y      z      a     ADMINISTRATIVE
      13      JIM         2013     x      y      z      a     OPERATIONS
      14      RHONDA      2012     x      y      z      a     ADMINISTRATIVE
      15      RHONDA      2012     x      y      z      a     ADMINISTRATIVE
      16      JIM         2012     x      y      z      a     OPERATIONS
      17      RHONDA      2012     x      y      z      a     ADMINISTRATIVE

• 这本质上是一个合并问题，在中有介绍，但是，数据帧可能需要在合并之前进行清理
• 清除列标题，然后合并数据帧
  • 这可以通过或来实现
  • 用于在索引上组合数据帧

将熊猫作为pd导入
#示例数据帧
DF1=pd.DataFrame（{'EMPLID'：[12,13,14,15,16,17]，'MNGR'：['BOB'，'JIM'，'RHONDA'，'RHONDA'，'JIM'，'RHONDA'，'YEAR'：[2012,2013,2012,2012,2012,2012,2012,2012]，'V1'：[x'，'x'，'x'，'x'，'x'，'x'，'V2:[y'，'y'，'y'，'y'，'y'，'y'，'V3'，'z'，'z'，'z'，'z'，'z'，'V4'：['a'，'a'，'a']
DF2=pd.DataFrame（{'MNGR'：['BOB'，'JIM'，'RHONDA']，'ADMIN/OP'：['ADMINISTRATIVE'，'OPERATIONS'，'ADMINISTRATIVE']，'YEAR'：[2000,2013,2012]，'TRACT'：['A'，'B'，'A']）
#验证列名中没有空格
DF1.columns=DF1.columns.str.strip（）
DF2.columns=DF2.columns.str.strip（）
#合并数据帧
df=DF1.merge（DF2[[“MNGR”，“ADMIN/OP”]]，on='MNGR'，how='left'）
#显示（df）
EMPLID MNGR第1年第2版第3年第4版管理员/操作
2012年10月12日x y z a行政
13吉姆2013 x y z a运营
14朗达2012 x y z a行政
15朗达2012 x y z a行政区
16吉姆2012 x y z a运营
17朗达2012 x y z a行政区